请问用python如何剔除数据中的非数值?
时间: 2024-03-12 19:46:50 浏览: 24
您好!可以使用Python中的numpy库中的isnan()函数来剔除数据中的非数值。具体步骤如下:
1. 导入numpy库
```
import numpy as np
```
2. 创建一个包含非数值的数组
```
a = np.array([1, 2, np.nan, 3, 4, np.nan])
```
3. 使用isnan()函数找出非数值的位置
```
mask = np.isnan(a)
```
4. 使用~(取反)操作符将非数值的位置取反
```
mask = ~mask
```
5. 使用布尔索引将非数值剔除
```
a = a[mask]
```
这样就可以将数组中的非数值剔除了。
相关问题
我想剔除数值为零的数据
好的,可以使用 pandas 库中的 dropna 函数来剔除数值为零的数据。您可以通过以下方式来实现:
```python
import pandas as pd
# 假设您的数据保存在名为 df 的 pandas DataFrame 中
df = pd.DataFrame(...) # 填入您的数据
# 使用 dropna 函数剔除数值为零的数据
df = df.dropna(subset=[...]) # 填入您需要剔除的列名
```
请注意,这里的 `...` 部分需要您根据实际情况进行填写。如果您需要剔除多个列中数值为零的数据,可以在 `subset` 参数中传入一个包含多个列名的列表。
python根据不同的数值对excel的数据进行筛选,最后生成一个剔除筛选后数据的新execl文件
可以使用 pandas 库来对 excel 数据进行筛选和处理。具体步骤如下:
1. 使用 pandas 的 read_excel() 方法读取 excel 文件,生成一个 DataFrame 对象。
2. 在 DataFrame 对象中使用条件语句进行筛选,例如筛选出数值大于等于 80 的行:df = df[df['score'] >= 80]
3. 使用 pandas 的 to_excel() 方法将筛选后的数据保存为新的 excel 文件。
下面是一个示例代码:
```python
import pandas as pd
# 读取 excel 文件
df = pd.read_excel('data.xlsx')
# 筛选数据
df = df[df['score'] >= 80]
# 保存为新的 excel 文件
df.to_excel('new_data.xlsx', index=False)
```
这样就可以根据不同的数值对 excel 的数据进行筛选,最后生成一个剔除筛选后数据的新 excel 文件了。